hi，我是持续探索与 AI 协作方式，觉醒强大自己的周知。

假期几日，deep seek 刷屏，

各路 AI 产品都未开发过的" AI 教父"纷纷出山"

又开始出各种“某某指南”“某某教程”。

这个时代，这个时代最稀缺的，不是知识本身，

而是能是即插即用的实战经验。

在使用中学习，才是为生活奔波的我们最优解。

整理了 12 个 DeepSeek 神级提示词，用起来再总结，

希望对您有帮助。

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核心指令分三类：

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输入类：步骤分解、专家视角、创建生成，让 AI 精准理解需求

分析类：检查审核、深度分析、对比评估，获取专业洞见

优化类：内容转化、改进完善、总结提炼，持续打磨升级

今天我们讲 ：输入类

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规划指令：步骤分解

"步骤"指令  
 提示:"请详细列出[任务]的具体步骤,包含[要求]。"  
 Prompt: "Please list detailed steps for [task],  
 including [requirements]."  
 示例:请详细列出写一篇技术博客的具体步骤,包含  
 准备、写作、优化各个阶段。

案例：写作场景

输入：

请详细列出写一篇技术博客的具体步骤，包含准备、写作、优化各个阶段。

deepseek 回复：

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定位指令：专家视角

"作为专家"指令  
 提示:"作为一名[专业领域]专家,请[具体任务]。"  
 Prompt: "As an expert in [field], please [task]."  
 示例:作为一名营养学专家,请为我设计一套增肌  
 减脂的饮食方案。

案例：健康场景

输入：作为一名营养学专家，请为我设计一套增肌减脂的饮食方案。

deepseek 回复：

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创作指令

请创建一个[内容类型],主题是[主题],  
风格要求:[风格],结构要求:[结构]。"  
Prompt: "Please create a [content type] about [topic],  
style: [style requirements],  
structure: [structure requirements]."  
示例:请创建一个产品说明书,主题是智能手表,  
风格要求:简洁专业,结构要求:包含功能、参数、使用说明。  
核心技巧:  
1.明确指定内容类型和具体要求  
2.使用结构化的提示语句增加精确度”

案例：产品场景

输入：

请创建一个产品说明书，主题是智能手表， 风格要求：简洁专业，结构要求：包含功能、参数、使用说明。

Deepseek 回复：

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构建指令

  
提示:"请构建一个完整的[系统/产品]框架,包含[核心要素]。"  
Prompt: "Please build a complete framework for   
[system/product], including [core elements]."  
  
示例 1:  
"请构建一个完整的电商平台框架,包含用户管理、商品管理、订单系统、支付系统等核心模块。"  
  
示例 2:   
"请构建一个完整的中国小学语文 2 年纪上学期的课后作业,包含课程管理、学习追踪、互动功能、考核评估等关键要素。"  

案例：教育场景

输入：

请构建一个完整的中国小学语文 2 年纪上学期的课后作业，包含课程管理、学习追踪、互动功能、考核评估等关键要素。

Deepseek 回复：

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Deepseek ，某大佬说它是国运级别的应用。

不为过，但更多我看到的是：

目前大多数人依旧学不会结构化提示词，

便宜，开源，国产，联网的 deepseek。

让普通人，用最简洁的输入，

拿到了，“先思后考”的期待答案。

言出法随的协作方式，国产 AI 可期！

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如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
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